如何巧妙使用python处理分类数据整理和总结问题,数据分析,新人在工作场所,精通一门语言是非常重要的。编写一个web服务,您可以使用python编写服务器脚本,使用python,数据清洗和web爬行,使用python,做机器学习数据挖掘使用python,等等,所以生命是短暂的,我使用python。以下问题是一个典型的分类和总结问题的数据排序。各种软件、SAS、R语言甚至Excel可以更好地解决这个问题,但是当Python解决了这个问题,它还可以实现\u201C一刀封喉\u201D,并反映其独特的优势,首先让我们看看这个问题:主题:以下数据来自某城市的房地产公司。试着计算平均售价基于类型的房子,卧室的数量在每个房子类型?
这是一个双态总结的问题基于\u201D类型的房子\u201D和\u201C卧室\u201D,也就是说,考虑到数据的分类和总结的两个条件下a和b,这个问题是一个常见的问题。如果它是在Excel中完成的,它必须依靠数据预处理和更复杂的功能。让我们先试着计算。例如,让我们先看看行5。下房子类型\u201C牧场\u201D,有两个数据记录的\u201C卧室\u201D,即\u201C5\u201D和\u201C十一\u201D。房价是\u201C86650\u201D和\u201C89100美元\u201D。不难计算的平均价格87875美元。在计算与Python的大熊猫(一个模块专用数据处理),我们面临的第一个问题是如何导入数据和删除\u201C$\u201D和\u201D、\u201C房价,这样可以执行计算。
当然,手工读取的数据是不可能的。最简洁的方法是选择正确的鼠标按钮并将其复制,然后导入:进口,并将所有数据分配给\u201Ca\u201D。看看\u201Ca\u201D的数据结构:告诉我们\u201Cstring\u201D。面对字符串,\u201Ca\u201D进一步显示,它被发现除以\u201C\\ n\u201D:我试图把\u201C\\ n\u201D。不难消除\u201C\\ n\u201D,只是一个句子\u201D(\u201C\\ n\u201D)\u201D可以删除。但我们进一步发现,每个变量连接空间\u201D,所以我们必须把这个空间进行进一步的计算。这是通过使用\u201C逐行扫描\u201D在Python中常用的技术。
有很多方法可以完成它在一个步骤中,和最简单的想法是将这两个元素替换为\u201C一无所有:这里的\u201C逐行扫描\u201D技术使用Python的for循环。这一步把\u201Cb\u201D变成了:在这个步骤中,只有\u201C一步走\u201D的结果。安全起见,我们\u201Cnumerize\u201D所有的变量,使用以下语句来遍历:结果如下:仔细对比图,发现前面的字符串变成了数字。在这个时候,这是一个\u201C盛宴\u201D。我们的数据组织成一个熟悉的\u201C数据帧\u201D的形式。这一步可以让熊猫玩了。排序后的数据变得\u201C悦目\u201D:请注意这一点。在声明中,表明,第一行是变量名。
例如,完成初标题提出的问题,你只需要一个句子的结果:这个句子的\u201C画龙点睛\u201D是使用groupby函数组的数据根据两个条件,然后计算平均值。添加功能的\u201C。\u201D的方法是一种常见的形式在Python中。让我们看一下\u201C牧场\u201D和\u201C3\u201D在Python计算结果。它是\u201C87875\u201D,这是我们以前的计算完全一样。这样,我们在Python中完成数据的整理。数据整理的初步准备数据分析和数据挖掘。更重要的是,经常占用了很大一部分时间。数据清理的能力有时直接决定了成功或失败的数据挖掘建模预测。通过这个简单的小例子,向您展示的优点和方法熊猫在Python中在这方面。
